正如您的平均网络攻击变得越来越复杂一样，欺诈、网络钓鱼和其他社会工程事件的途径也越来越复杂。有道理的是，随着我们使用的数字工具在我们的日常生活中变得越来越普遍和根深蒂固，不法分子正在寻求利用它们。  McAfee 和战略与国际研究中心 (CSIS) 在其最新报告中透露，网络犯罪现在 ，占全球 GDP 的 0.8%。其中许多事件涉及诈骗、欺诈和其他人为驱动的活动，而不是高科技黑客或特洛伊木马。 给全世界造成了 6000 亿美元的损失 勒索软件是另一种流行的社会工程黑客，涉及锁定系统或加密敏感数据，然后要求赎金，通常以加密货币支付——攻击者很少（如果有的话）返回访问权限。这正是 中发生的情况。 最近殖民地管道事件 问题是，如何对抗这种事情？它可以在人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的帮助下实现。 人工智能和机器学习的看不见的好处 AI 和 ML 工具可以利用的两大优势使其成为欺诈检测的理想选择。 首先，他们可以以前所未有的速度分析大量数据和信息，当然比任何人都快。更重要的是，随着时间的推移， 到底要寻找什么。这意味着它们在检测恶意活动和模式方面变得更聪明、更有效、更准确。 神经网络可以在从调查人员那里获取数据和输入之后，学习 人工智能解决方案永远不必像人类操作员那样休息。他们可以 24/7 继续工作，包括在国际或邪恶攻击者可能会做的奇怪时间。 用于欺诈检测的人工智能 通过高级分析，AI 和 ML 工具可以识别威胁、查明攻击媒介，并帮助安全团队解决系统漏洞和网络问题。 具体来说，当应用于欺诈检测时，该技术可以标记欺诈内容或访问尝试，预测潜在威胁，并为合法和非法来源提供更好的分类。 把它想象成在战斗前准备堡垒。所有入口点都将被锁定和守卫，所有潜在的威胁问题都将得到解决，并且当各种薄弱点被破坏时，将有应急措施。人工智能能够比人类操作员更快、更准确地完成所有这些事情。 此外，可以将辅助支持编码到 ML 算法中，以促进未来的行动。例如，如果发生攻击并且需要采取法律行动，该工具可以提取必要的信息并将其发送给适当的各方。结果是自动化的审计过程。 金融欺诈律师将需要相关信息来立案并坚持自己的立场。如果它在流程早期到达，或者甚至在事件被当局标记之前，他们就有更多的时间准备。与银行和金融服务相关的欺诈行为很难驾驭，尤其是在 和尽职调查方面。这一领先优势是非常宝贵的，因为机器学习工具已经准备好并且能够发送必要的信息。 涉及政府资金 商业 通常，遭受欺诈的企业或组织会在事后处理问题，这可能会导致严重的经济损失。这也是因为欺诈难以检测。直到最近，以最佳性能这样做是不可行的。 然而，像英特尔这样的芯片制造商 在片上人工智能的帮助下实时检测欺诈事件，如支付。这意味着支付公司和企业可以更好地识别欺诈行为，在他们罢工时抓住潜在的不良行为者，并从根本上阻止整个情况。 现在有能力 政府 虽然人工智能正在许多领域部署，但政府和金融部门的一个有希望的发展 。算法可用于检测异常或错误，然后将其提交给寻找欺诈迹象的人类调查人员。这使各方更加道德和负责任，但也有助于抵御欺诈的潜在影响和危险。 与预算监督有关 保险 保险欺诈是一个主要问题，但人工智能可用于 。保险机构和调查人员可以利用人工智能来识别异常模式，标记潜在威胁以进行更仔细的检查，同时也可以关注正确的传入渠道。 适应欺诈技术和各种行为的演变 例如，来自预先标记为潜在欺诈的特定方的索赔将受到更多审查。在处理与数据相关的活动时会产生很大的不同，例如失业保险欺诈，如果没有人工智能分析的支持，这些活动很容易从裂缝中溜走。 人工智能变得越来越智能和强大 AI 和 ML 平台每天都在变得越来越强大。这是因为，随着更多数据被输入到这些解决方案中，算法在检测异常行为方面变得更加有效——这是欺诈的可靠指标。预计许多行业将继续寻找使用此类工具的新方法，以追求更安全、更公平的商业环境。

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使用 AI 进行欺诈检测

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